数据预处理阶段的自动化测试策略

在大模型训练中，数据预处理的自动化测试是确保数据质量的关键环节。本文将分享一套完整的自动化测试策略，涵盖数据清洗、特征工程等核心步骤。

核心测试框架

首先建立数据质量检查清单：

1. 缺失值检测
2. 异常值识别
3. 数据类型验证
4. 特征分布一致性检查

可复现代码示例

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def data_quality_check(df):
    # 检查缺失值
    missing = df.isnull().sum()
    print(f"缺失值统计：{missing[missing>0]}")
    
    # 检查异常值（使用IQR方法）
    numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
    for col in numeric_cols:
        Q1 = df[col].quantile(0.25)
        Q3 = df[col].quantile(0.75)
        IQR = Q3 - Q1
        lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
        upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
        outliers = df[(df[col] < lower_bound) | (df[col] > upper_bound)]
        print(f"{col} 异常值数量：{len(outliers)}")

# 自动化测试流程
if __name__ == "__main__":
    # 读取数据
    df = pd.read_csv('your_dataset.csv')
    
    # 执行质量检查
    data_quality_check(df)
    
    # 特征工程标准化
    scaler = StandardScaler()
    numeric_features = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
    df[numeric_features] = scaler.fit_transform(df[numeric_features])
    
    # 保存处理后数据
    df.to_csv('processed_data.csv', index=False)

测试策略建议

1. 建立基线测试：对原始数据建立质量标准
2. 版本控制：使用git追踪数据变更历史
3. 持续集成：将测试脚本集成到CI/CD流程中
4. 报告生成：自动生成数据质量报告

这套策略可有效保障大模型训练数据的可靠性，建议在社区内分享更多实际应用场景。